エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 16

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solandr アイデアはありますね。
0.1などの一定ロットでのテスト 結果を示していただけないでしょうか？
(先にあげたバージョンでは、累進ロットスケールが使われているので、ナビゲートしにくい)

そして、こんな質問も
P=(O+H+L+C)/4;<br/ translate="no"> delta=H-L;
Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta;
Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta.P=(O+H+L+C)/4;<br/ translate="no"> Delta=H-L; Start_SELLLIMIT=P+Kstart*delta;

これらの計算式は、ブラックキャンドルとホワイトキャンドルを区別していません。 コメントをお願いします。
 


この戦略では、白と黒のローソク足を明確に区別していません。直前のローソク足の中間点のみを取得します。また、すでにこれらの方式で実装されているのに、なぜ意図的にこの差をつける必要があるのでしょうか。
Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta;
Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta;
次のローソク足で市場がどこに行くのかわからない - 上か下か？このストラテジーでは、市場の移動速度が同じであることだけを想定しており、それ以上のことは想定していません。そして、2つの異なる値動きを考慮し、2つの反対の指値注文を入れるのはそのためです。もちろん、3つ目のバリエーションとして、市場はどこにも行かず、立ち止まったままというのもあります。この場合、もちろんどの注文も実行されませんが、そのパラメータだけが次の期間用に変更されます。
 
計算を待っているところです。

数式について。
速度ベクトルと次のローソク足でのトレンド維持ということであれば、黒/白のローソク足を考えるべきでしょう。この違いをこのように考慮するのは合理的な理屈です。
P=(O+H+L+C)/4です。
delta=H-Lです。
vector=C-O; // キャンドルの種類によって符号が変わる
Start_SELLLIMIT=P+kstart*(delta +Kv*vector)とする。
Start_BUYLIMIT=P-kstart*(delta +Kv*vector)とする。
どこ
Kvは速度係数です。

または

Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta + Kv*vectorです。
Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta + Kv*vector。

この理由が戦略にそぐわないのであれば、S=V*Tという式がどのように含まれているのか、あまり明確ではありません。
 
速度ベクトルの導入は、Kv*ベクトル倍率という形でシステムに別の自由度を追加することになるので、おそらくさらなる利益をもたらすことができると思います。その結果、システムをよりストーリーにフィットさせることができる可能性が高まります。何％改善されるかは計算してみないと分かりませんが、かなりの確率で改善されると思います。私のストラテジーの計算式が導き出すかもしれないものを見て、最初の文章は、例えば、完全にローソク足のデータを使ってやる場合です。
私の計算式
Start_SELLLIMIT=1/4*(O+С+(1+4*kstart)*H+(1-4*kstart)*L)
あなたの提案です。
Start_SELLIMIT=1/4*((1-4kstart*Kv)*O+(1+4*kstart*Kv)*C+(1+4*kstart)*H+(1-4*kstart)*L)
両式から分かるように、OとCで乗数が異なる2つの類似した一次式ができる。
だからこそ、このページの最初の投稿でお話したように、私たちはこれらの線形式の様々なバリエーションを開発し、歴史に合わせ、400ページの本を書き、何世紀にもわたって快適な存在を保証し、例えば有名なBill Williamsのように栄光を浴びるのです！：o））） http://www.itexpo.ru/moscow/（美しい名前を持つ指標を使った彼の理論は、実際には他のすべての理論よりも価値がありませんし、劣っていません！：o）））。トレンドが自分の望む方向に進んでいれば、自分のポジションを分けるという、有能な操縦によって成功を収めているに過ぎないのだ。そして、この根拠に基づいて彼は結論を出し、その指標は魔法のような奇跡であると（有料で；o))皆を納得させるのですしかし、もし、彼が一度でも、ランダム入力のスケールや他のインジケータの入力によって何が起こるかを調べ始めたら、彼の理論の結果に匹敵する結果に驚くだろう :o)))) 。）ただ、それを共有するためには、非常に優秀な数学者が必要です。例えば、ウラジスラフは、一連の収束的な取引に基づいて問題を設定し、定式化を改善し、理論全体に堅固さを加えることができるのです。;o)こうして論文は書かれ、この世のすべてが回っているのだ！:o))))
今月初めに立ち上げたストラテジーの私のリアル口座では、今のところドローダウンが-5.45％です。今のところ、来月という形で、いわば一番星を待っている状態です。
 
少し話がそれますが、システムに新しいパラメータを追加しても、自由度は増えず、減ってしまいます。
 
少し話がそれますが、システムに新しいパラメータを追加しても、自由度は増えず、減ってしまいます。

同意見です。
また、自由度を増やしても良い結果にはつながらないはずです。
導入されたパラメータは、システムの権限範囲を限定する方向に作用する。
この範囲内でどのような結果が出るかは別問題です。この場合、ポジティブに考えなければならない。

(プログラマが追加の基準を持つことを意味し、この意味で彼はより自由に選択できるようになる）。
 
(プログラマは追加の基準を持つことになり、その意味で選択の自由が増す）。


より良い言い方をすれば、より自由にいじることができるようになったということです。
 
私はそうは思いません。
この場合、フィットではなく、特性パラメータを導入することになる。
 
solandr, katati！

、始値で テストすると利益が出ますか（クイックメソッド）？
 
solandrさん、katatiさん！ <br /> translate="no">。
始値でテストした場合、利益は出ますか？

それもそうですね。M1(全ティック)での利益率は5～10％です。ただ、すべてのティックを使っている方が結果の信頼性が高いと思うので、M1（高速法）は使っていません。
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